Здравоохранение
Sino Biological запускает 4RISE для проверки белков-связывателей, разработанных с помощью ИИ
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Ключевые моменты4RISE closes the gap between AI protein design and experimental proof by returning…
Показать больше
- 4RISE closes the gap between AI protein design and experimental proof by returning binding data in days.
- Cell-free expression succeeded for more than 99% of candidates versus roughly 50–60% with HEK293.
- Tencent AI Lab used over 200 AI-designed enzymes across three validation rounds to refine its design framework.
13 ноября 2026 года Sino Biological запустила 4RISE — сервис высокопроизводительной лабораторной проверки белков-связывателей, разработанных с помощью ИИ. По словам компании, сервис позволяет получать белки методом бесклеточного синтеза всего за три часа, а данные о связывании, готовые для использования ИИ, — всего за три дня. Структурированные результаты доступны через API в режиме реального времени.
Сервис охватывает экспериментальный этап после вычислительного проектирования: кандидатов, созданных с помощью ИИ, необходимо получить и протестировать, чтобы подтвердить их способность связываться с мишенью. Описанный рабочий процесс начинается с предоставления последовательностей и требований к тестированию и включает экспрессию и очистку, анализ связывания и кинетики, при необходимости — оценку пригодности к разработке и функциональную проверку, а также передачу структурированных данных. В результате исследователи получают экспериментальную обратную связь для последующих исследований и итераций проектирования.
Измерение экспрессии и связывания
XPressMAX, платформа компании для бесклеточного синтеза белка, подходит для мини-белков, VHH, scFv, Fab, ферментов и цитокинов. Для форматов, требующих экспрессии в клетках млекопитающих, включая полноразмерные антитела и белки слияния с Fc-фрагментом, 4RISE предлагает транзиентную экспрессию в клетках HEK293 и CHO.
В одном из проектов, о котором сообщила компания, исследовали более 300 вариантов мини-белков-связывателей, разработанных с помощью ИИ. Экспрессия в клетках HEK293 оказалась успешной примерно для 50–60% кандидатов, тогда как при бесклеточной экспрессии этот показатель превысил 99%. Затем кандидатов проверили методом многомишенной био-слойной интерферометрии.
Для измерения связывания используются поверхностный плазмонный резонанс (SPR) на системах Carterra и Biacore, а также био-слойная интерферометрия (BLI) на системе Octet. В рамках уровня оценки аффинности и кинетики можно получить показатель аффинности KD и кинетические параметры kon и koff, если это предусмотрено дизайном анализа. Эти количественные данные помогают отбирать ведущие кандидаты.
Уровни сервиса и варианты анализов
Опубликованные уровни сервиса позволяют выбрать между первичным поиском перспективных кандидатов и их количественной характеристикой после очистки:
| Услуга | Подход | Опубликованная цена |
|---|---|---|
| Экспресс-поиск перспективных кандидатов | Бесклеточная экспрессия и скрининг необработанных супернатантов методом SPR/BLI в одной точке | От $67 за последовательность |
| Сравнительный скрининг белков-связывателей | Очищенные кандидаты в контролируемых концентрациях с последующим анализом SPR/BLI в одной точке | От $112 за последовательность |
| Характеристика аффинности & кинетики | Анализ очищенных кандидатов в нескольких концентрациях | От $142 за последовательность |
| Экспрессия & проверка специализированных белков-связывателей | Экспрессия в клетках млекопитающих с анализом связывания в одной или нескольких концентрациях | Индивидуальный расчёт стоимости |
Стоимость отдельной услуги по бесклеточной экспрессии начинается от $47 за последовательность.
Помимо анализа связывания, на странице сервиса перечислено более 20 физико-химических анализов, более 1 000 анализов биологической активности белков и более 10 функциональных анализов на клеточных моделях. Варианты оценки пригодности к разработке включают проверку термостабильности, агрегации, самопроизвольной ассоциации, полиспецифичности, гидрофобности, экспрессии и растворимости. Функциональные анализы включают проверку нейтрализации, клеточной сигнализации, пролиферации и активности ферментов. Благодаря этому оценка охватывает не только связывание с мишенью, но и биологическую активность.
Проект с Tencent AI Lab показывает, как такие функциональные данные могут использоваться при разработке моделей. На странице сервиса говорится, что Sino Biological поддержала работу более чем с 200 ферментами, разработанными с помощью ИИ, в рамках трёх раундов проектирования, проверки и доработки, предоставив услуги по синтезу генов, бесклеточной экспрессии, очистке и функциональной проверке in vitro. В ходе анализов оценивали активность лизоцима и хитиназы, а также стабильность при высоких температурах. Полученная экспериментальная обратная связь использовалась для итеративной оптимизации фреймворка Tencent Ontology Reinforcement Iteration для проектирования белков.
Примеры проектов и сроки выполнения
В одном из проектов по проверке кандидатов, о котором сообщила компания, прямой скрининг супернатантов бесклеточной экспрессии методом SPR позволил оценить более 200 белков-связывателей, разработанных с помощью ИИ, без предварительной очистки. Были выявлены 11 кандидатов, связывающихся с мишенью; данные от гена до формата, готового для использования ИИ, предоставили за три-четыре дня.
В другом примере из практики компании исследовали более 2 000 последовательностей scFv и VHH, спроектированных de novo. Синтез генов, бесклеточная экспрессия, очистка и многомишенный анализ методом BLI позволили передать первые очищенные антитела и данные о связывании через семь-восемь дней.
Эти примеры помогают оценить, что означает заявленный срок в три дня: минимальный срок относится к определённому процессу — от последовательности до данных о связывании, — тогда как в более крупном проекте с очисткой антител первые результаты были готовы позже. Для команд, занимающихся поиском лекарств с помощью ИИ, практическая ценность сервиса заключается в стандартизированном переходе от больших библиотек последовательностей к кандидатам, ранжированным по результатам экспериментов. Для принятия дальнейших исследовательских решений также доступны данные об очищенных белках, пригодности к разработке и функциональных свойствах.
